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「结构化知识库」找到 4 条内容
按专题浏览 →匹配正文：答案要点 区分短期记忆与长期记忆的技术边界 向量数据库的embedding检索机制及局限性 结构化知识库（知识图谱/数据库）的优缺点 外部符号记忆的定义与典型实现 三种方案的组合使用策略与选型依据 长期记忆的三种主流方案 1. 向量数据库（语义记忆） 原理：对话历史、文档等编码为embedding，按语义相似度检索 优点：支持模糊匹配、语义关联、非结构化数据 缺点：数值/逻辑查询弱，存在幻觉召回，无法精确推理 场景：开放域问答、相似案例检索、个性化对话风格学习 2. 结构化知…
匹配正文：…nt 记忆架构(短期/长期/检索机制、关键模块与数据流)? 较难 → 【长期记忆存储选型】 长期记忆常用哪些存储形式?向量库 / 结构化知识库 / 外部符号记忆各自优缺点与适用场景? 中等 → 【对话状态管理】 多轮系统里怎么设计对话上下文的状态管理(存储策略、动态更新、长度截断)? 较难 → 【记忆衰退机制】 为防止过时历史干扰新任务,是否需要记忆衰退机制?可以怎么实现时效性衰减或优先级重估? 中等 → 学完这一章你应该能干嘛 跟着做(Part 1): 能跑通多轮记忆 de…
匹配正文：…，漏检/误检直接传导至生成 延迟开销：检索+重排增加100-500ms延迟 上下文冲突：多文档信息矛盾时模型难以仲裁 更新滞后：非结构化知识库维护成本高 场景化设计考量 场景 设计重点 优化方向 医疗问答 精确性优先 多路召回（关键词+向量+知识图谱）、严格重排序阈值、答案置信度校准 客服系统 延迟敏感 本地缓存高频Query、预计算热门问题向量、流式生成 研报生成 长上下文处理 文档分块策略（按语义/按标题层级）、递归摘要、多跳检索 关键优化方向：检索-生成联合训练（如RE…
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